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情报学报
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2024年 第43卷 第1期
刊出日期：2024-01-24
专题
情报理论与方法
情报技术与应用
情报综述与述评
情报学科发展与建设
专题
1
数据要素市场体系建构与价值实现路径探索
Hot!
孙建军, 巴志超, 夏义堃
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.01.001
数据要素市场体系的顶层设计是加快推进数字要素市场化配置、推动我国数字经济高质量发展的前提基础与关键部署。通过剖析当前全国数据要素统一大市场建设面临的瓶颈与挑战，本文分析数据要素市场建设的特殊性，提出全国统一数据要素市场体系“一体两翼”“三基”“七要点”的总体架构思路，以及战略布局、结构布局和空间布局相统一的总体布局方案，并从市场体系建设新特征、内在结构与运行模式解析、数据要素市场与传统要素市场一体化联动机理揭示与场景应用示范等方面探索促进数据要素市场价值升级与高质量发展的实现路径，从而为推动数据资源化、资产化和资本化的可持续运营提供参考借鉴。
2024 Vol. 43 (1): 1-9 [
摘要
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情报理论与方法
10
知识网络视角下科学、技术、产业间创新驱动关系识别方法研究
Hot!
王超, 许海云, 齐砚翠, 武华维
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.01.002
开展科学、技术、产业之间创新驱动关系研究，对于实现科学发现、技术创新与产业的深度有效融合与发展具有重要意义。本文从知识网络视角展开科学、技术、产业间创新驱动关系识别方法研究。首先，通过构建时效知识网络，利用社区网络结构熵来表征知识网络结构特征；其次，利用网络结构特征信息间的传递熵探究创新过程中科学、技术、产业三个系统相互驱动的关系；再其次，采用互信息探测主要驱动关系下知识传递路径的变化特点；最后，以再生医学（干细胞）领域作为实证对象，实证研究发现不同时间阶段，科学、技术、产业之间的相互驱动关系会发生转变，三者知识传递路径上知识内容前后继承关系也不同，科学驱动技术过程中的知识传递路径继承性特征持续增强，而技术驱动科学过程中的知识传递路径继承性呈现不稳定、非连续性特征。此外，通过多种方式论证了本文方法的科学有效性，可以用于其他创新领域科学、技术、产业间创新驱动关系的识别。
2024 Vol. 43 (1): 10-24 [
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25
技术主题动态演化分析的一种新方法：
DPL-BMM
模型
Hot!
宋凯, 陈悦
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.01.003
揭示技术演化脉络是把握技术发展规律的前提，基于专利信息的主题挖掘是基于技术发展微观机制呈现宏观规律的重要研究内容，对技术超前布局和创新驱动实践具有重大意义。技术主题动态演化分析DPL-BMM（Dirichlet process biterm-based mixture model with labelling）是一种附有标签的基于双项狄利克雷过程的混合模型，其突破了传统主题模型在进行主题识别时需固定主题数目的局限，通过增加技术主题表示模块使识别到的技术主题内容更加明确。本文以人工智能领域技术为例进行实证分析，研究结果表明，该方法对技术主题及其演化脉络展示具有实际应用价值。
2024 Vol. 43 (1): 25-33 [
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34
基于语义相似关系的学科交叉主题识别方法
Hot!
王卫军, 宁致远, 董昊, 乔子越, 杜一, 周园春
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.01.004
识别不同学科间共有的研究内容是学科交叉知识发现的一种研究思路。学科间具有相似语义的研究内容，能够更好地体现学科之间知识的融合、交流现象。针对从科技文献数据中获取语义相似学科交叉研究主题的问题，本文提出了一种基于无监督对比学习的科技文献及关键词语义相似关系表示学习方法，构建了一种语义相似学科交叉主题识别模型。该模型将Spearman相关系数作为评价学科交叉主题的指标，解决了现有研究缺少学科交叉研究数据集的问题。研究结果表明，本文模型较好地获取了科技文献及其关键词之间的语义相似关系，能够较好地反映两个学科之间的交叉态势。
2024 Vol. 43 (1): 34-47 [
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情报技术与应用
48
融合多源异构在线评论的开放式创新社区创意采纳预测研究
Hot!
刘嘉宇, 李贺, 沈旺, 祝琳琳, 李世钰
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.01.005
整合内外部创新资源以获得市场优势一直是企业关注的问题，这是因为企业的创新能力直接决定了企业的兴衰成败。已有的以在线评论为数据源预测开放式创新社区中创意采纳的研究主要依靠单一的文本特征。基于启发式系统性说服理论，本文提出了一种新的开放式创新社区创意采纳预测模型。该模型在基于信任转移理论和价值共创理论基础上，归纳了多源异构在线评论的定义，并从启发式评论者特征、启发式评论特征和系统性评论特征3个层次特征来描述创意。此外，还引入图注意力网络实现了3个层次创意特征的融合。本文从真实的开放式创新社区收集了数据集，验证了本文模型及其各个特征，该模型准确预测创意采纳的综合性能大约在97%，图模型特征融合后的分类预测结果优于传统的机器学习分类算法。研究结果不仅证明了图模型在特征融合中的有效性，而且从融合评论特征和评论者特征的角度，为创意采纳预测提供了方法和理论上的支持。
2024 Vol. 43 (1): 48-60 [
摘要
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61
多视图融合
DJ-TextRCNN
的古籍文本主题推荐研究
Hot!
武帅, 杨秀璋, 何琳
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.01.006
传统编目分类和规则匹配方法存在工作效能低、过度依赖专家知识、缺乏对古籍文本自身语义的深层次挖掘、编目主题边界模糊、较难实现对古籍文本领域主题的精准推荐等问题。为此，本文结合古籍语料特征探究如何实现精准推荐符合研究者需求的文本主题内容的方法，以推动数字人文研究的进一步发展。首先，选取本课题组前期标注的古籍语料数据进行主题类别标注和视图分类；其次，构建融合BERT（bidirectional encoder representation from transformers）预训练模型、改进卷积神经网络、循环神经网络和多头注意力机制的语义挖掘模型；最后，融入“主体-关系-客体”多视图的语义增强模型，构建DJ-TextRCNN（DianJi - recurrent convolutional neural networks for text classification）模型实现对典籍文本更细粒度、更深层次、更多维度的语义挖掘。研究结果发现，DJ-TextRCNN模型在不同视图下的古籍主题推荐任务的准确率均为最优。在“主体-关系-客体”视图下，精确率达到88.54%，初步实现了对古籍文本的精准主题推荐，对中华文化深层次、细粒度的语义挖掘具有一定的指导意义。
2024 Vol. 43 (1): 61-75 [
摘要
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76
面向数字人文的出土陶器器形知识匹配方法与应用研究
Hot!
韩牧哲, 高劲松, 李钰, 付家炜
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.01.007
出土陶器作为考古学文化的重要标识物，对其进行知识揭示和有效利用，对于展现中华文明起源和发展脉络、承载社会记忆、构建文化认同具有重要意义。着眼于考古文化研究中的现实问题，本文提出出土陶器器形的知识匹配方法，对促进相关领域知识重用和共享、解决人文学者在研究过程中的信息冗余和知识迷航等问题均有重要作用。首先，本文通过对出土陶器与考古学文化的关联路径的分析，明确了针对出土陶器器形的知识匹配方法在替代传统人文研究中的隐性知识关联环节的可行性和现实意义。其次，通过知识结构解析和知识向量表示，展示了针对出土陶器器形进行知识组织的方式和效果；针对陶器器形，从属种和整部两种维度分别提出不同的相似度计算方法，以及对陶器器形知识匹配程度进行量化评分的具体方法。最后，以从察吾呼遗址、焉不拉克遗址和莫呼查汗遗址中抽选的20座墓葬的出土陶器器形数据为例，验证上述方法在史前文化分期研究问题上的作用。研究结果表明，20个目标墓葬的分期结果与考古学界综合出土陶器类型和墓葬形制得出的矫正分期结果的吻合度达84.21%，这充分证明了本文方法的可行性和有效性。
2024 Vol. 43 (1): 76-94 [
摘要
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情报学科发展与建设
95
关于新时代我国科技情报工作发展的思考
Hot!
陈云伟
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.01.008
历经60余年的发展，我国科技情报事业已进入转型创新期，在世界科技发展态势与竞争格局深刻变化、数字技术快速进步以及我国加快实现高水平科技自立自强的背景下，我国科技情报事业迎来了更高的新时代发展需求。因此，我国需掌握数字技术驱动的科技情报范式变革的新契机，深入开展以国家战略需求为导向的科技情报工作。第一，夯实科技情报研究理论、方法与数据根基；第二，布局面向科技未来发展的科技战略政策研究；第三，组织科技体制机制改革方案及管理制度研究；第四，探索可揭示问题和规律的科学学大数据分析；第五，展开围绕提出可行的解决方案的科技评价研究。同时，需要打造心系科技强国事业、高效协同、梯度完整、规模合理、集成“战略-理论-方法-数据-工具-分析”六型协同的新时代科技情报人才队伍，最终实现我国科技情报事业迈向高质量发展道路，服务科技强国建设。
2024 Vol. 43 (1): 95-105 [
摘要
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情报综述与述评
106
个性化学术论文推荐研究综述
Hot!
张晓娟, 刘怡均, 刘杰, 陈卓
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.01.009
个性化学术论文推荐研究旨在为学术用户提供满足其个性化需求的论文列表，有助于解决大数据时代下学术用户精准获取论文困难的问题。该研究一直是推荐系统领域探讨的热点之一，本文对这一研究进行了系统梳理及分析，旨在厘清相关研究的发展脉络与现状，明确未来研究方向，推动相关研究的进一步发展。以国内外期刊、会议中发表的有关个性化学术论文推荐的相关文献作为研究对象，通过归纳总结方法，梳理了个性化学术论文推荐研究中的主要技术，即基于协同过滤的方法、基于内容的方法以及基于图的方法，然后总结了该研究的公开数据集、评价方法和评价指标。研究结果发现，已有工作缺乏对研究者兴趣的全方位建模以及用户隐私保密的相关研究，且在可解释的推荐、面向用户惊喜的推荐以及推荐结果的评价等方面存在不足。最后，基于解决已有研究中存在的不足结合当前推荐系统领域的整体发展趋势，对个性化学术论文推荐的发展方向进行了展望。
2024 Vol. 43 (1): 106-126 [
摘要
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中国科学技术情报学会
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